Comparison Between Dichoptic and Monocular Training Protocols for Treating Monocular Amblyopia: A Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To review the efficacy of dichoptic and monocular strategies for treating monocular amblyopia, and to examine the factors that determine the degree of recovery from amblyopia. METHODS: Mean and individual participant data (IPD) from studies that used either monocular or dichoptic training methods to treat monocular amblyopic patients were analyzed. A mixed-effects model was used to analyze influential factors. Studies were searched using PubMed, OVID, Cochrane library, and EBM reviews. RESULTS: The mean improvements in visual acuity (VA) for dichoptic and monocular training were 0.153 logMAR and 0.162 logMAR, respectively. In the dichoptic training subgroup, the mean VA improvements were 0.201 logMAR, and 0.145 logMAR for strabismic and anisometropic amblyopia, respectively. In the monocular training subgroup, the mean VA improvements were 0.171 logMAR, and 0.143 logMAR for strabismic and anisometropic amblyopia, respectively. The mean improvements in stereopsis of dichoptic training and monocular training were 1.201 octaves and 1.661 octaves, respectively. Baseline visual acuity of the amblyopic eye and training duration were significant factors influencing visual gains. We found no significant impacts of age, astigmatism, and baseline stereopsis on visual acuity and stereopsis outcomes. CONCLUSIONS: This IPD meta-analysis provides evidence that both monocular and dichoptic training yield different visual acuity outcomes in treating unilateral amblyopia. Subgroup analysis suggests that strabismic amblyopia may respond differently to dichoptic training. Baseline visual acuity of the amblyopic eye and training duration are significant factors influencing visual gains. We believe that a more personalized training program could help restore binocularity in patients with monocular amblyopia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».